आप क्या देख रहे हैंयह मामले की स्मृति है: क्या हुआ, कब हुआ, और आपने हर क्षण में क्या देखा।
यह क्यों मायने रखता है?याददाश्त के बिना यह मान लेना आसान है कि कुछ काम कर गया, सिर्फ़ इसलिए कि आपने उसे एक बार देखा और फिर तुलना नहीं की.
इसके बारे में कैसे सोचेंबड़े विचारों से शुरू करें: पहले तारीख़/समय जाँचें, और फिर उस समय का विशिष्ट अवलोकन देखें।
बहुत सरल उदाहरणआज की एक तस्वीर बताती है कि पौधा आज कैसा है; समय के क्रम में रखे गए कई अवलोकन दिखाते हैं कि क्या वह सचमुच बदला है।
आप क्या देख रहे हैंThe time series makes it possible to compare baseline state, intervention or event, latency, trend, and possible confounding factors.
यह क्यों मायने रखता है?इन संकेतों को जोड़ने से किसी एक अलग अवलोकन, बिना पूर्व तुलना के, से यह निष्कर्ष निकालने से बचाव होता है कि कुछ "काम कर गया"।
इसके बारे में कैसे सोचेंतारीख़/समय, अवलोकन, पिछले से तुलना और डेटा का स्रोत जाँचें — केवल सबसे हाल का डेटा नहीं।
बहुत सरल उदाहरणA visible improvement right after a change can be due to another factor (a confounder) that happened at the same time, not the change itself.
आप क्या देख रहे हैंउन्नत व्याख्या आधारभूत स्थिति को हस्तक्षेप से अलग करती है, और वास्तविक प्रवृत्ति को शोर या एकबारगी संयोग से अलग करती है।
यह क्यों मायने रखता है?"क्या कारगर रहा" के बारे में निष्कर्ष एक पूरी समय-श्रृंखला तक खोजा जा सकने योग्य होना चाहिए, किसी एक डेटा बिंदु तक नहीं।
इसके बारे में कैसे सोचेंचर, तंत्र, अंतःक्रिया, अनिश्चितता, सीमा, और कौन-सा संभावित भ्रामक कारक वही बदलाव समझा सकता है, यह अलग करें।
बहुत सरल उदाहरणThe latency between an intervention and its visible effect can be days — judging "too soon" can lead to a false conclusion.